虽然互联网上有很多关于 OpenCV 的 Haar Cascade 对象检测模块这方面的技术资料，但这篇文章的重点是通俗易懂地解释这些概念，希望这能帮助初学者以简单的方式理解 Python 的 OpenCV 库。
截止到今天咸鱼已经写了很多期关于 Js 逆向的文章，不过这么多的文章都有一个共同点，都是关于加密参数或者密码加密的解析，很多读者在后台私信希望能够出一些关于滑动验证或者人机验证的分析教程。
前言 什么是NMS算法呢？即非极大值抑制，它在目标检测、目标追踪、三维重建等方面应用十分广泛，特别是在目标检测方面，它是目标检测的最后一道关口，不管是RCNN、还是fast-RCNN、YOLO等算法，都使用了这一项算法。 一、概述 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《Efficient Non-Maximum Suppression》对1维和2维数据的NMS实现)，而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中，滑动窗口经提取特征，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高（是行人的概率最大），并且抑制那些分数低的窗口。 NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用，如视频目标跟踪、数据挖掘、3D重建、目标识别以及纹理分析等。本文主要以目标检测中的应用加以说明。
AI+明厨亮灶解决方案通过python+yolo网络模型分析算法，AI+明厨亮灶解决方案可接对后厨实现如口罩识别、厨师服穿戴、夜间老鼠监测、厨师帽识别、厨师玩手机打电话识别、抽烟识别等实时分析监测。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks NIPS2015 https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn
当需要在较小的区域中显示大量的内容时，需要用到Scroll Rect组件，该组件提供了滚动此内容的功能。通常情况下，Scroll Rect组件经常与Layout Group、Content Size Fitter及Mask组件配合使用。
最近在对接公司一些新闻接口的时候，发现接口茫茫多：CMS接口、无线CMS接口、正文接口、列表接口……更令人捉急的是，由于新闻推送场景不同，每条新闻的配图尺寸也就不同，比如PC要求高清大图，而移动端就会根据屏幕尺寸要求各种尺寸的小图，一个接口也就要吐出好几个尺寸的图片供客户端使用。比如无线CMS的接口里就需要640330、150120、280*210……那么问题来了，难道每多一种尺寸就需要编辑裁一次图上传到CMS？
随着去年alphago 的震撼表现，AI 再次成为科技公司的宠儿。AI涉及的领域众多，图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支。百度的BFR，Face++的开放平台，汉王，讯飞等等都提供了人脸识别的API，对于老码农而言，自己写一小段代码，来看看一张图片中有几个人，没有高大上，只是觉得好玩，而且只需要7行代码。
我们怎样加速嵌套的这层循环呢，其实可以预先计算从左往右和从右往左的最大高度数组，在循环数组的时候，可以直接拿到该位置左右两边的最大高度，当前位置的接水量就是左右两边高度的较小者减去当前位置柱子的高度
ICLR2014 OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks ILSVRC2013 winner
其实利用 Android Canvas 实现类似刮刮卡或者手写板功能比较方便，通过自定义 View 绘制 2 个图层，位于上层的图层在手指划过的位置将透明度置为 0 ，这样下层图层的颜色便可以显示出来。
1.识别系统架构 harr_system.png 以上是Harr特征+级联分类器的识别系统架构图，系统分为以下几个部分： 滑动框：固定大小的在原图上滑动的框，用于获取子图 Harr特征提取器：在子图上
与其说是go之旅，不如说是C，计算机世界的霸主C语言，有人可能说是汇编（ASM）才是，亲我说的是高级语言哈。不要抬杠，很多语言都是基于C的，搞了很多类C语言。
Sprite Editor 有时候一个Sprite纹理只包含一个图形原素，但是把多个相关的图形一起合并到一个图片中会更方便。例如，这个图片可能包含某一个角色的多个组成部分，或者一个汽车，它的轮子独立于车体移动。Unity提供了一个 Sprite Editor 来让你方便的从一个合成图片里提取元素。 注意： 请确认你想编辑的图形的 Texture Type 已经被设置为 Sprite (2D and UI) 。想要了解导入和设置Sprites，参考 Sprites。 带有多个元素的Sprite纹理，需要在In
某次测试中遇到了汉字点选的验证码，看着很简单，尝试了一下发现有两种简单的识别方法，终于有空给重新整理一下，分享出来。
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，它旨在识别图像中的特定物体并确定其位置。目标检测在许多应用领域中都有广泛的应用，如智能交通、安全监控、医学影像分析等。
警告： 就算图像的路径是错的， OpenCV 也不会提醒你的，但是当你使用命 令print img时得到的结果是None。
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
操作环境：Windows系统（小编目前Windows系统，不过苹果的axure操作应该差别不大）
如果在 UWP 有一个控件里面有 ScrollViewer 控件，那么因为默认的 ScrollViewer 会使用触摸的交互，这样在控件就收不到触摸的交互
本文介绍了如何通过OpenCV库和Python编程语言实现图形化调色板，包括创建滑动条、选择颜色和显示图像。通过这些工具，用户可以方便地在图像上添加和修改颜色，进行可视化操作。
目前计算机视觉（CV，Computer Vision）与自然语言处理（NLP，Natural Language Process）是深度学习的主要研究领域。而计算机视觉的三大任务是图像分类、目标检测和目标分割。
这几天群里打卡的几道题都是十分经典的面试题，经典是因为这些题都是一题多解的。在这些高效的解法中，单调栈是一个很有技巧的解法，所以这一次我们来聊聊这个单调栈。
分类：python 作者:TTyb文章发表于 2016-11-12 百度指数抓取，再用图像识别得到指数前言： 土福曾说，百度指数很难抓，在淘宝上面是20块1个关键字： 📷 哥那么叼的人怎么会被他吓到，于是乎花了零零碎碎加起来大约2天半搞定，在此鄙视一下土福 安装的库很多： 谷歌图像识别tesseract-ocr pip3 install pillow pip3 install pyocr selenium2.45 Chrome47.0.2526.106 m or Firebox32.0.1 chromedr
导读：卷积神经网络（CNNs）在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域，都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法，唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后，人们都在谈论“它”。 但是， “它”是谁？ “它”是怎样做到的？ 已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友，都渴望探究的秘密。 本文通过“算法可视化”的方法，将卷积神经网络的原理，呈献给大家。教程分为上、下两个部分，通篇长度不超过7000字，没有复杂的数学公式，希望你读得畅快。 下面，我们就开始吧！ 先提一个小问题：
须知： 对于占比较小的目标检测效果不好，虽然每个格子可以预测多个bounding box，但是最终只选择IOU（预测的矩形框和真实目标的交集与并集之比）最高的bounding box作为物体检测输出，即每个格子最多只预测出一个物体。当一个格子中包含多个物体时，如鸟群等，却只能检测出其中一个。另外，YOLO对车牌识别的效果一般。
搞定大厂算法面试之leetcode精讲13.单调栈 视频讲解（高效学习）:点击学习 目录： 1.开篇介绍 2.时间空间复杂度 3.动态规划 4.贪心 5.二分查找 6.深度优先&广度优先 7.双指针 8.滑动窗口 9.位运算 10.递归&分治 11剪枝&回溯 12.堆 13.单调栈 14.排序算法 15.链表 16.set&map 17.栈 18.队列 19.数组 20.字符串 21.树 22.字典树 23.并查集 24.其他类型题 239. 滑动窗口最大值 (hard) 方法1.优先队列 动画过大，点击查
在opencv 中，有一个模板匹配的方法，详细原理可以看这篇文章：https://docs.opencv.org/4.5.4/de/da9/tutorial_template_matching.html。
我们将在近期为大家带来一个关于 "手势导航" 的系列连载，本文是手势导航连载的第三篇，如果您希望查看前两篇文章，请点击下方链接 :
iOS说：“清晰度，咱俩分手吧”。以往的iOS锁屏界面非常简单直接，但是来到今年的iOS10，情况发生非常大的变化，在开始认真严肃地为大家分析（tucao）之前我想先说明一些东西： 分析并写下这篇文章绝对不是为了黑苹果的设计大神们，因为我也不知道苹果的设计团队在做出这些决定的时候面对的是什么样的制约或有什么更加长远的目标。此文针对设计做分析，不是针对某人或某团队。 iOS10的锁屏界面的交互方式时常让我感到困惑，我想探究原因。 我们都知道，当一个产品或是某个界面所要承担的任务变得越来越复杂，需求越来越多的
AiTechYun 编辑：nanan 在刚刚过去的一月份（2018年1月），Facebook的研究机构Facebook AI Research（FAIR）发布了开源的Detectron对象检测库。几个
在训练的时候需要计算每个样本的损失，那么CNN做分类的时候使用softmax函数计算结果，损失为交叉熵损失
人脸检测由来已久 ，它属于计算机视觉范畴。在早期的人脸检测研究中主要侧重于人脸的识别和人物身份的鉴定，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。
Android开发中，有时候会有加载巨图的需求，如何加载一个大图而不产生OOM呢，使用系统提供的BitmapRegionDecoder这个类可以很轻松的完成。
在阅读本书之前，如果您了解一些 Python 编程知识（或者知道如何使用 Python 之外的其他语言进行编程），可能会有所帮助；但是即使您没有，您仍然可以阅读本书。编程并不像人们想象的那么难。如果您遇到问题，可以在线阅读免费书籍“使用 Python 发明自己的电脑游戏”http://inventwithpython.com，或者在 Invent with Python 维基 http://inventwithpython.com/wiki 上查找您觉得困惑的主题。
以iOS 10的锁屏界面为例，让你知道如何有理有据地分析一个界面交互的好坏。iOS说：“清晰度，咱俩分手吧”。以往的iOS锁屏界面非常简单直接，但是来到今年的iOS10，情况发生非常大的变化，在开始认真严肃地为大家分析（tucao）之前我想先说明一些东西： 分析并写下这篇文章绝对不是为了黑苹果的设计大神们，因为我也不知道苹果的设计团队在做出这些决定的时候面对的是什么样的制约或有什么更加长远的目标。此文针对设计做分析，不是针对某人或某团队。 iOS10的锁屏界面的交互方式时常让我感到困惑，我想探究原因。 我们
这样拆分之后虽然可以正常渲染，但是带来的问题是我的四个顶点都是死的，也就是四个顶点必须是画布的四个顶点，改变顶点的坐标后只能导致整张画布的变动，而不是某一个区域的变动，拉伸的话也是整张图片的拉伸，所以想要实现局部处理的话这种分割方式不可行。
前言 ====== 在如今 app 泛滥的年代里，越来越多的开发者注重用户体验这个方面了。其中，有很多的 app 都有一种功能，那就是滑动返回。比如知乎、百度贴吧等，用户在使用这一类的 app 都可以滑动返回上一个页面。不得不说这个设计很赞，是不是心动了呢？那就继续往下看吧！
1. 继承QWidget类并重载paintEvent、mousePressEvent和mouseMoveEvent函数。在mousePressEvent和mouseMoveEvent函数中，我们处理鼠标点击和滑动事件。当鼠标按下或鼠标移动时，我们也根据鼠标位置计算出对应的值，并设置为当前值，与此同时调用update请求界面更新。
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OpenCV是一个计算机视觉和机器学习的开源库。拥有2500+个优化算法——一套非常全面的既经典又最先进的计算机视觉和机器学习算法的集合，具备很多接口，包括Python，Java，C++和Matlab。
还有很多，懒得发了，通过讨论，问题基本上都已经解决了，本来懒得写了，觉得太花时间了，想了想决定还是写吧，别问为啥，问就是热爱编程，乐于助人。
前两节课程中，我们介绍的是利用CNN模型进行图像分类。除此之外，本周课程将继续深入介绍目标定位和目标检测（包含多目标检测）。
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。
上一节我们简单的使用opencv的图形绘制方法，用鼠标绘制了一些内容。上一节所响应的是简单的双击事件EVENT_LBUTTONDBLCLK，在OpenCV的鼠标事件中还有很多。以下将列举出来：
1 .FitsSystemWindows和ClipToPadding联合运用 我们找到DecroView中的id为content的Framelayout，添加一个高度为statusBar高度的控件，然后调用下面方法 /** * 设置根布局参数 */ private static void setRootView(Activity activity) { ViewGroup parent = (ViewGroup) activity.findViewById
图例非常容易使用，只要求用户命名图。Matplotlib将自动创建一个包含每个图形元素的图例。即使在大多数情况下，一个简单的legend() 调用就足够了，但图例还是提供了几个选项，允许我们自定义图例的各个配置。如使用
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